基于DATE-FCOS的空中目标检测研究
来源：计算机测量与控制杂志2024年第2期北京时间：
作者：陈钊阳,王玉玫
单位：华北计算技术研究所
摘要：航空图像中目标的检测是当前研究的热点之一,高效、准确的探测在军事和民用领域具有很高的价值。但由于高空环境复杂和空中目标尺度形状多变,不同用途的飞行器进行改装和涂装使得空中目标在检测中难度较大；所以提出了一种改进的一阶端到端的空中目标检测算法；算法采用 DATE-FCOS(Dual Assignment for End-to-End Fully Convolutional One-Stage Object Detection)为基本框架,用CIoU替代GIoU加入到边界框回归损失函数中,并在此基础上,利用可形变卷积模块对其骨干网络进行了改进并且在FPN结构之后加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块。通过实际实验测试,所提方法在 FGVC aircraft数据集上提高了检测的平均检测精度,达到 77.8%,对比原模型提升11%,满足空中目标检测的应用。
关键词：目标检测;FCOS;空中目标;CIoU;可形变卷积;注意力机制;
